I 10 migliori strumenti di intelligenza artificiale open source per Linux
In questo post tratteremo alcuni dei principali strumenti di intelligenza artificiale (AI) open source per l'ecosistema Linux. Attualmente, l'intelligenza artificiale è uno dei campi in costante progresso della scienza e della tecnologia, con un'attenzione particolare rivolta alla creazione di software e hardware per risolvere le sfide della vita quotidiana in settori quali l'assistenza sanitaria, l'istruzione, la sicurezza, la produzione , bancario e molto altro ancora.
Di seguito è riportato un elenco di una serie di piattaforme progettate e sviluppate per supportare l'intelligenza artificiale, che è possibile utilizzare su Linux e possibilmente su molti altri sistemi operativi. Ricorda che questo elenco non è organizzato in alcun ordine di interesse specifico.
1. Apprendimento profondo per Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j è una libreria di deep learning distribuita, open source, plug-and-play di livello commerciale per i linguaggi di programmazione Java e Scala. È progettato specificamente per applicazioni aziendali e integrato con Hadoop e Spark oltre a CPU e GPU distribuite.
DL4J è rilasciato con la licenza Apache 2.0 e fornisce supporto GPU per la scalabilità su AWS ed è adattato per l'architettura di microservizi.
2. Caffe – Quadro di apprendimento profondo
Caffe è un framework di deep learning modulare ed espressivo basato sulla velocità. Viene rilasciato sotto la licenza BSD 2-Clause e supporta già diversi progetti comunitari in aree come la ricerca, i prototipi di startup e le applicazioni industriali in campi come la visione, la parola e i contenuti multimediali.
3. H20 – Quadro di apprendimento automatico distribuito
H20 è un framework di machine learning open source, veloce, scalabile e distribuito, oltre all'assortimento di algoritmi presenti nel framework. Supporta applicazioni più intelligenti come deep learning, gradient boosting, foreste casuali, modellazione lineare generalizzata (ad esempio regressione logistica, Elastic Net) e molte altre.
È uno strumento di intelligenza artificiale orientato al business per il processo decisionale basato sui dati, consente agli utenti di trarre approfondimenti dai propri dati utilizzando una modellazione predittiva più rapida e migliore.
4. MLlib – Libreria di apprendimento automatico
MLlib è una libreria di apprendimento automatico open source, facile da usare e ad alte prestazioni sviluppata come parte di Apache Spark. È essenzialmente facile da implementare e può essere eseguito su cluster e dati Hadoop esistenti.
MLlib viene fornito anche con una raccolta di algoritmi per classificazione, regressione, raccomandazione, clustering, analisi di sopravvivenza e molto altro ancora. È importante sottolineare che può essere utilizzato nei linguaggi di programmazione Python, Java, Scala e R.
5.Apache Mahout
Apache Mahout è un framework open source progettato per la creazione di applicazioni scalabili di machine learning, ha tre caratteristiche importanti elencate di seguito:
- Fornisce un ambiente di lavoro di programmazione semplice ed estensibile.
- Offre una varietà di algoritmi preconfezionati per Scala + Apache Spark, H20 e Apache Flink.
- Include Samaras, un ambiente di lavoro per la sperimentazione della matematica vettoriale con sintassi simile a R.
6. Libreria aperta delle reti neurali (OpenNN)
OpenNN è anche una libreria di classi open source scritta in C++ per l'apprendimento profondo, utilizzata per istigare le reti neurali. Tuttavia, è ottimale solo per programmatori C++ esperti e persone con straordinarie capacità di apprendimento automatico. È caratterizzato da un’architettura profonda e prestazioni elevate.
7. TensorFlow
TensorFlow è un framework di machine learning open source che ha guadagnato un'enorme popolarità nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e del deep learning.
TensorFlow, sviluppato da Google, è emerso come lo strumento preferito da data scientist e sviluppatori per la creazione e l'implementazione di modelli di machine learning.
8. PyTorch
PyTorch è un framework di deep learning open source all'avanguardia, che ha rivoluzionato il mondo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Sviluppato dal laboratorio di ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook, PyTorch offre a data scientist, ricercatori e sviluppatori un approccio dinamico alla costruzione e all'addestramento di reti neurali.
La sua flessibilità, robustezza e integrazione perfetta con le librerie più diffuse lo rendono la scelta ideale per i progetti di intelligenza artificiale. Il grafico computazionale dinamico di PyTorch consente una sperimentazione rapida e un facile debug, accelerando lo sviluppo del modello.
9.Apache SystemDS
SystemDS è una piattaforma di machine learning open source che offre un'interfaccia unificata per l'esecuzione e l'ottimizzazione degli algoritmi di machine learning.
Sviluppato da IBM, SystemDS mira ad affrontare le sfide legate alla scalabilità e all'ottimizzazione dei flussi di lavoro di machine learning su set di dati di grandi dimensioni e ambienti informatici distribuiti.
Sfrutta la programmazione dichiarativa e le tecniche di ottimizzazione automatica per semplificare lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning. Con SystemDS, gli utenti possono eseguire senza problemi il proprio codice su un singolo computer o distribuirlo su un cluster, consentendo un'esecuzione efficiente e scalabile. La sua flessibilità e scalabilità lo rendono uno strumento prezioso per data scientist e ricercatori che lavorano con attività di apprendimento automatico su larga scala
10. NuPIC
NuPIC è un framework open source per l'apprendimento automatico basato sulla Hierarchical Temporary Memory (HTM), una teoria della neocorteccia.
Il programma HTM integrato in NuPIC è implementato per analizzare i dati in streaming in tempo reale, dove apprende modelli basati sul tempo esistenti nei dati, prevede anche i valori imminenti e rivela eventuali irregolarità.
Le sue caratteristiche notevoli includono:
- Apprendimento on-line continuo
- Modelli temporali e spaziali
- Dati in streaming in tempo reale
- Previsione e modellazione
- Potente rilevamento delle anomalie
- Memoria temporale gerarchica
Conclusione
Con l'aumento e il continuo progresso della ricerca nel campo dell'AI, siamo destinati a vedere nascere sempre più strumenti per contribuire a rendere quest'area della tecnologia un successo, in particolare per risolvere le sfide scientifiche quotidiane insieme a scopi educativi.
Ti interessa l'AI, cosa ne pensi? Offriteci i vostri pensieri, suggerimenti o qualsiasi feedback produttivo sull'argomento tramite la sezione commenti qui sotto e saremo lieti di saperne di più da voi.